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独立成分分析とパラレルファクタ分析を用いた機械振動解析: ITS時代の新しい状態監視を目指して

机译：基于独立分量分析和并行因素分析的机械振动分析：ITS时代的新状态监测

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摘要

独立成分分析法(Lca)とパラレルファクタ分析法(PARAFAC)という信号処理法を用いて,自動車の車体の複数の地点での加速度とサスペンションのストロークから道路路面の不整を推定する手法と,雑音が多く混在した加速度計の計測値から単純支持梁のモード解析を行う手法を提案する.これらの手法の有効性を示すために,路面を走行する自動車と強制加振を受ける単純支持梁の数値シュミレーションを行い,それらの有効性を示した.ITS技術と融合させれば,車両および道路などのインフラの新しい状態監視手法となることが期待できる.%The authors propose two new methods to estimate road roughness from accelerations of a body and strokes of suspensions of an automobile and to identify modes of vibration of a simply supported beam from low-signal-to-noise-ratio measured accelerations using independent component analysis (ICA) and parallel factor analysis (PARAFAC), respectively. The numerical simulations are conducted to examine the performances and the results show the proposed two methods are effective. These are expected to be new tools for condition monitoring of future vehicles with technologies of intelligent transport system, ITS.
机译：使用被称为独立分量分析法（Lca）和并行因子分析法（PARAFAC）的信号处理方法，该方法用于根据汽车车身上多个点的加速和悬挂冲程以及噪声估算路面不规则性。为了证明这些方法的有效性，我们提出了一种从许多混合加速度计的测量值中对简支梁进行模态分析的方法。 ％作者提出了两种通过加速度估算道路不平整度的新方法，结合ITS技术，有望成为车辆和道路等基础设施状况监测的新方法。分别使用独立分量分析（ICA）和并行因子分析（PARAFAC）来确定汽车的车身和悬架的行程，并从低信号噪声比测量的加速度中识别简单支撑梁的振动模式。通过数值模拟验证了两者的性能，结果表明所提出的两种方法是有效的，有望成为利用智能交通系统ITS技术对未来车辆进行状态监测的新工具。

著录项

  • 来源
    《生産研究》 |2010年第2期|p.56-62|共7页
  • 作者

    中野　公彦; 中村　弘毅;

  • 作者单位

    東京大学生産技術研究所　先進モビリティ研究センター(ITS センター);

    東京大学生産技術研究所　先進モビリティ研究センター(ITS センター);

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